基于无人机影像的香榧树枯树识别数据

香榧树枯树的早期识别对于果园管理、病虫害防控和林木健康监测具有重要意义。传统人工巡查费时费力且容易遗漏，而无人机高分辨率影像结合人工智能技术能够快速、精确地识别枯树，辅助农户或林业管理者制定合理的修剪、病虫害防治及更新计划。本模型通过分析无人机采集的香榧树图像特征，学习枯树与健康树之间的差异，实现枯树的自动识别，为果园管理提供决策支持，提高管理效率，降低树木死亡率，优化产量与林木健康状况。一、加工前的数据说 利用搭载高清可见光或多光谱相机的无人机采集香榧果园的高分辨率影像数据。 二、处理规则 （一）枯树特征选择 对人工标注的枯树样本数据进行清洗，提取与枯树状态高度相关的特征，并对数据进行标准化和增强处理，提高模型泛化能力。 （二）模型建立 将香榧树枯树特征数据与无人机图像特征数据进行关联融合，形成训练数据集；建立枯树识别模型，学习图像特征与枯树状态之间的映射关系，训练完成后生成最终模型。其中，模型训练及测试参数如下： 标签种类：香榧树枯树；识别结果数：枯树总数280、漏识别数42、枯树识别率86.9%；识别用时：0.18s；模型名称：yolov8；学习率：0.0008；权重衰减：0.0003；批量大小：16；定位损失：0.012；分类损失：0.007；训练精度：0.978；召回率：0.962；F1值：0.970。 （三）模型应用 将新采集的香榧果园影像输入到训练完成的枯树识别模型，模型自动识别并标注枯树位置及数量，输出枯树标识信息，为果园管理者提供科学的修剪、更新及病虫害防治决策依据。 三、数据内容描述 最终形成的数据集合包括：无人机香榧树影像数据、枯树标注标签。该数据集可持续用于模型迭代、枯树监测及果园管理优化等场景。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集基于无人机采集的香榧树高分辨率影像，通过人工标注枯树样本并提取特征，训练YOLOv8模型实现枯树自动识别。模型测试显示枯树总数为280，识别率达86.9%，识别用时0.18秒，并具备较高的训练精度和召回率。数据集包含影像数据与枯树标注标签，可应用于果园管理、病虫害防控及林木健康监测等场景。